1. Python数据分析(3)-DataFrame

    1. DataFrame简介

    Series是一维序列,而DataFrame是一种二维表结构,它包含一组类似于index的有序列,每列可以是不同的值。因此可以把DataFrame看作是共享同一个indexSeries集合。

    2. DataFrame的创建

    创建DataFrame的方法与Series类似。并且自带index,也可以指定index。

    In [1]: import pandas as pd
    In [2]: data = {'name': ['Wangdachui', 'Linling', 'Niuyun'], 'pay':[4000, 5000, 6000]}
    In [3]: frame = pd ...
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  2. Python数据分析(2)-变长字典Series

    我们知道字典是一种无序的数据结构,而pandas中的Series的数据结构不一样,它相当于定长有序的字典,并且它的index和value之间是独立的。

    1. Series的创建

    Series的基本特征

    • 类似一维数组的对象
    • 由数据和索引组成

    Series的创建:

    In [1]: import pandas as pd
    In [2]: aSer = pd.Series([1, 2.0, 'a'])
    In [3]: aSer
    Out[3]:
    0    1
    1    2
    2    a
    dtype: object
    

    我们可以看到Series自带索引,当然我们还可以指定索引:

    In [4]: bSer ...
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  3. Python数据分析(1)-NumPy中的ndarray

    ndarray是NumPy中的基本数据机构,别名array,利于节省内存和提高CPU计算时间,提供了丰富的函数。

    1. ndarray创建函数

    函数 函数
    arange array
    empty_like empty
    fromfile fromfunction
    identity linespace
    logspace mgrid
    ogrid ones
    ones_like r
    zeros zeros_like
    from numpy import *
    
    aArray = array([1, 2, 3]) #一维数组
    aArray
    Out[9]: array([1, 2, 3])
    bArray = array([(1, 2, 3), (4, 5 ...
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  4. Python扩展库

    Anaconda和Python(x,y)都自带了下面的这些库。

    1. NumPy

    强大的ndarray和ufunc函数。

    import numpy as np
    xArray = np.ones((3, 4))
    xArray
    Out[3]: 
    array([[ 1.,  1.,  1.,  1.],
           [ 1.,  1.,  1.,  1.],
           [ 1.,  1.,  1.,  1.]])
    

    2. SciPy

    科学计算(插值、积分、优化和图像处理)

    from scipy import linalg
    arr = np.array([[1,2], [3, 4]])
    linalg ...
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